Question

我有一个这种格式的表：

import subprocess

params = ['param1', 'param2']  # POWERSHELL SCRIPT PARAMETERS ( optional )
script_path = "C:\\PowershellScripts\\test.PS1"  # POWERSHELL SCRIPT PATH
commandline_options = ["Powershell.exe", '-ExecutionPolicy', 'Unrestricted', script_path]  # INITIALIZING COMMAND
for param in params:  # FOREACH LOOP OF PARAMETERS
    commandline_options.append(param)  # ADDING SCRIPT PARAMETERS TO THE COMMAND

result = subprocess.run(commandline_options, stdout = subprocess.PIPE, stderr = subprocess.PIPE, universal_newlines = True)  # RUN THE SCRIPT USING SUBPROCESS WITH PARAMS

print(result.returncode)  # PRINT THE RETURN CODE FROM POWERSHELL SCRIPT
print(result.stdout)  # PRINT THE STANDARD OUTPUT FROM POWERSHELL SCRIPT
print(result.stderr)  # PRINT THE STANDARD ERROR FROM POWERSHELL SCRIPT

我想做的是计算表中的天数（从1开始），而不是从午夜开始，我希望我的日子从10:00:00开始 >。因此，对于上表，结果将是：

                 date
0 2017-03-30 09:59:00
1 2017-03-30 09:59:30
2 2017-03-30 10:00:00
3 2017-03-30 10:00:30
4 2017-03-30 10:01:00
5 2017-03-30 10:01:30
6 2017-03-30 10:02:00

到目前为止，我设法用以下代码生成了新列：

                 date  day
0 2017-03-30 09:59:00    0
1 2017-03-30 09:59:30    0
2 2017-03-30 10:00:00    1
3 2017-03-30 10:00:30    1
4 2017-03-30 10:01:00    1
5 2017-03-30 10:01:30    1
6 2017-03-30 10:02:00    1

但是我希望有一种更优雅（更重要的是，更快）的方式来执行此操作。

有什么建议吗？

Answer 1

如果将数据后退10小时，然后按天对行进行分组怎么办？然后，您可以在日期上使用pd.factorize，这应该很快。

df['day'] = pd.factorize((df['date'] - pd.Timedelta(hours=10)).dt.date)[0]
df
                 date  day
0 2017-03-30 09:59:00    0
1 2017-03-30 09:59:30    0
2 2017-03-30 10:00:00    1
3 2017-03-30 10:00:30    1
4 2017-03-30 10:01:00    1
5 2017-03-30 10:01:30    1
6 2017-03-30 10:02:00    1

GroupBy.ngroup是另一种选择：

df['day'] = df.groupby((df['date'] - pd.Timedelta(hours=10)).dt.date).ngroup()
df
                 date  day
0 2017-03-30 09:59:00    0
1 2017-03-30 09:59:30    0
2 2017-03-30 10:00:00    1
3 2017-03-30 10:00:30    1
4 2017-03-30 10:01:00    1
5 2017-03-30 10:01:30    1
6 2017-03-30 10:02:00    1

数数天，但以给定的小时数开始

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